日本ではなぜAIの社会実装が遅れているのか──AIベンチャー・PKSHA Technology（東京都文京区）の上野山勝也代表は2月25日、事業戦略説明会でそんな内容の講演を行った。上野山代表は「意識改革やスキル育成では突破できない、構造的問題がある」と日本のAI活用の課題を指摘。自社のビジネスモデルを開示し、課題解決のポイントを説いた。
まず前提として、日本の現在の立ち位置を示した。2023年時点で、日本のGDPは全世界で4位である一方、日本貿易振興機構（JETRO）が調査した、24年の「デジタル競争ランキング」（IMD）では31位という結果だった。特に“企業の俊敏性”においては、64位にランクインし、日本の弱みの一つとして挙げられている。
なぜ日本はこのような評価となっているのか。上野山代表は、意識改革やスキル育成だけでは解決できない構造的な問題が存在すると指摘しています。日本のビジネス構造の特徴にある「多層伝言ゲームの開発体制」を原因として指摘している。
日本のソフトウェア開発は、発注から開発までのプロセスが多層化しており、情報の伝達が遅れる傾向があります。これは、AIのようなデータ循環型のソフトウェア開発には適していないと上野山代表は述べています。このような構造は、ビルなどの建造物を建てるときには有効であると知られ、ソフトウェア開発でも昔から採用されていた方法であるという。
これを踏まえPKSHA Technologyでは、多層伝言ゲームを1階層に圧縮した「垂直統合型ビジネスモデル」を取っている。
次に、現在のソフトウェア開発では、建造物的なソフトウェア開発の価格は“どのくらいの人数がどのくらいの時間をかけるか”で計算しており、関わる人数が多いほど売上が上がる一方で、少人数での効率的な開発が進むと売上が減少するという矛盾があります。
PKSHA Technologyは、ライセンス型のビジネスモデルに切り替え、早期のローンチと関わる人数を絞ることで効率が上がる、少人数での開発を促進するため、ソフトウェアをブロックを組み合わせるような高速開発で実現している。例えば、音声認識やチャットbotなど、顧客に提供できるさまざまなソフトウェアを用意する。それらをブロックのように組み合わせることで、クライアントの望むソフトウェアを素早く構築し、用意できる環境を作っていると上野山代表。
また、海外では、デジタル人材が社内に多く存在し、デジタルリテラシーが高いことから、より効率的な開発が行われています。日本では、システムが人間のオペレーションに合わせる慣習や傾向が過度にあり、これがAIの活用を妨げています。
海外、とくにアメリカでは人間がソフトウェアに合わせるという慣習があまりない。結果として作りこまれたソフトウェアをあまり作らない。このため、エンジニアがライトに使えるソフトウェアで十分となるため、多層伝言ゲームによる開発を必要としないとしている。
PKSHA Technologyは、2025年9月期第1四半期において前年同期比で売上が25.9%増加するなど、成長を示しています。また、OpenAIとソフトバンクグループが日本市場に参入することで、国内のAI事業が活性化することが期待されています。
上野山代表は、これらの動きが日本全体のAI事業の盛り上がりにつながることを歓迎しています。
